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申请/专利权人：上海燧原科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种深度学习模型非侵入可逆化转换方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取目标深度学习模型的抽象语法树以及设定的可逆转换形式；根据所述可逆转换形式，分别生成用于将每个转换可逆结构转换为匹配的转换可逆转换模式的目标注入代码；生成与每个目标注入代码分别对应的转换子树，并根据各转换子树对目标深度学习模型的抽象语法树进行更新，得到与可逆转换形式对应的更新抽象语法树。本发明实施例的技术方案提供了一种以非侵入的方式自动化实现可逆化转换的新技术，无需人工参与，彻底避免了由人工操作所引起的各类错误，实现方式简单、灵活，进而可以有效泛化、扩展到更多的机器学习模型或者应用场景中。
主权项：1.一种深度学习模型非侵入可逆化转换方法，其特征在于，包括：获取目标深度学习模型的抽象语法树以及设定的可逆转换形式；其中，抽象语法树中的节点对应目标深度学习模型中的算子，可逆转换形式中包括：目标深度学习模型中至少一个转换可逆结构，以及与每个转换可逆结构分别对应的唯一转换可逆转换模式；转换可逆结构为包含至少一个节点的无分支结构；根据所述可逆转换形式，分别生成用于将每个转换可逆结构转换为匹配的转换可逆转换模式的目标注入代码；生成与每个目标注入代码分别对应的转换子树，并根据各转换子树对目标深度学习模型的抽象语法树进行更新，得到与可逆转换形式对应的更新抽象语法树。
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权利要求：
百度查询： 上海燧原科技股份有限公司 深度学习模型非侵入可逆化转换方法、装置、设备及介质
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